Datenanalyse-Kurse können Ihnen helfen, Datensätze zu untersuchen, Muster zu erkennen und Ergebnisse verständlich darzustellen. Sie können Fähigkeiten in Statistik, Visualisierung, Datenaufbereitung und grundlegenden Analyseverfahren aufbauen. Viele Kurse führen in Tabellenkalkulationen, Visualisierungstools und Analyse-Workflows ein.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Data Storytelling, Power BI, Dashboard, Data Presentation, Transact-SQL, SQL, Microsoft SQL Servers, Excel Formulas, Microsoft Excel, Statistical Visualization, Pivot Tables And Charts, Data Cleansing, Transaction Processing, Data Manipulation, Data Processing, Data Analysis, Dashboard Creation, Business Intelligence, Data Management
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenumwandlung, Data Warehousing, Präsentation der Daten, Microsoft Excel, Datenwissenschaft, Datenanalyse, Datenwrangling, Datenmarkt, Interaktive Datenvisualisierung, Datenverarbeitung, Große Daten, Datenvisualisierung, Apache Hadoop, Apache Hive, Statistische Analyse, Daten importieren/exportieren, Apache Spark, Statistische Visualisierung, Bereinigung von Daten
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Ethik, Pivot-Tabellen und Diagramme, Integrität der Daten, Microsoft Excel, Datenwissenschaft, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Datenanalyse, Datenwrangling, Tabellenkalkulations-Software, Datenqualität, Qualität der Daten, Daten importieren/exportieren, Google Sheets, Bereinigung von Daten, Dateneingabe
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Technik, Datenumwandlung, Regressionsanalyse, Modell Ausbildung, Streudiagramme, Datenmanipulation, Datenanalyse, Datenwrangling, Vorverarbeitung von Daten, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Daten importieren/exportieren, Bewertung des Modells, Wissenschaftliche Visualisierung, Technische Merkmale, Bereinigung von Daten, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Code Reusability, Data Preprocessing, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Processing, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Data Structures, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Programming Principles, Data Import/Export, Data Storage, Computational Logic
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Office, Pivot-Tabellen und Diagramme, Microsoft Excel, Microsoft Büro, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Datenanalyse, Data Mining
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Grundsätze der Programmierung, Analytik, Analytische Fähigkeiten, Computerprogrammierung, NumPy, Datenmanipulation, Datenanalyse, Computer Programmierung, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Skripting, Daten-Strukturen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Bereinigung von Daten, Pandas (Python-Paket)
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Daten-Storytelling, Pivot-Tabellen und Diagramme, Präsentation der Daten, IBM Kognos-Analytik, Microsoft Excel, Analytische Fähigkeiten, Software zur Datenvisualisierung, Excel-Formeln, Datenanalyse, Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Große Daten, Dashboard, Tabellenkalkulations-Software, Datenvisualisierung, Apache Hadoop, Statistische Analyse, Statistische Visualisierung, Bereinigung von Daten, IBM Cognos-Analytik
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Wahrscheinlichkeit, Statistische Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Regressionsanalyse, Bayessche Statistik, Statistische Inferenz, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Modellierung, Statistische Berichterstattung, Stichproben (Statistik), Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Statistische Methoden, Statistische Analyse, R (Software), Statistische Software, Statistik, Statistische Hypothesenprüfung
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Daten-Storytelling, Business Intelligence, Präsentation der Daten, Analytik, Software zur Datenvisualisierung, Erweiterte Analytik, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Deskriptive Statistik, Dashboard, Power BI, Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Statistische Visualisierung
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Logical Operations
Kompetenzen, die Sie erwerben: Selbstbedienungstechnologien, Business Intelligence Software, Datenzugang, Microsoft Power-Plattform, Business Intelligence, Software zur Datenanalyse, Datenmodellierung, Integration von Daten, Microsoft Excel, Software zur Datenvisualisierung, Datenverwaltung, Datenanalyse, Geschäftsberichte, Microsoft 365, Microsoft PowerPoint, Power BI, Datenmanagement, Microsoft Power Plattform
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Stored Procedure, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Data-Driven Decision-Making, MySQL, Exploratory Data Analysis, Database Design, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Relational Databases, Data Import/Export, Database Management, Query Languages, Database Software, Report Writing, GitHub, Performance Tuning, Jupyter
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Personen mit ausgeprägten mathematischen und statistischen Kenntnissen eignen sich am besten für Aufgaben in der Datenanalyse. Ein Datenanalyst ist für die Erfassung von Daten und die Durchführung statistischer Analysen eines großen Datensatzes verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass Mitarbeiter in der Datenanalyse organisiert und detailorientiert sind und in der Lage sind, innerhalb enger Fristen zu arbeiten. Ein Datenanalyst sollte nicht nur über gute mathematische Kenntnisse verfügen, sondern auch mit verschiedenen Programmiersprachen vertraut sein und die Fähigkeit besitzen, Datensätze zu analysieren und zusammenzufassen.
Viele Datenanalysten arbeiten an der Wall Street oder bei Hedgefonds, um Anlegern und Großbanken dabei zu helfen, finanzielle Entscheidungen für ihre Portfolios und Kunden zu treffen. Diese Datenanalysten sind für die Erfassung und Analyse großer Mengen von Finanzdaten für Kollegen und Kunden zuständig. Zu den üblichen Karrierewegen im Bereich der Datenanalyse gehört auch die Arbeit im Gesundheitswesen oder in Versicherungsunternehmen.
Es ist wichtig, dass jeder, der Datenanalyse studiert, über gute Mathematikkenntnisse verfügt. Daher können Lernende Themen in Betracht ziehen, die Inferenzstatistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten sowie Datenverarbeitung für Mathematikkenntnisse abdecken. Ein Datenanalyst muss auch mit der Computerprogrammierung vertraut sein, daher sind Themen, die die angewandte Datenverarbeitung mit Python untersuchen, ein Muss. Für Lernende, die sich dafür interessieren, wie man Datenanalysen im Team durchführt, können die Themen "Management von Datenanalysen" und "Aufbau eines Datenverarbeitungsteams" Ihnen helfen, das Potenzial Ihres Teams zu erkennen, und Ihnen Tipps für Management und Planung geben.
Die Beherrschung der Datenanalyse kann Türen zu verschiedenen Karrierewegen in unterschiedlichen Sektoren öffnen:
Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams in der Datenanalyse verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortgeschrittene Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Besuchen Sie unsere Seite Coursera für Teams, um unsere Schulungsoptionen für die Datenanalyse zu erkunden und einen Kauf zu tätigen.
Um die Datenanalyse zu erlernen, sollten Sie zunächst die Bereiche festlegen, auf die Sie sich konzentrieren möchten, z. B. statistische Analyse oder Datenvisualisierung. Melden Sie sich zu entsprechenden Online-Kursen an, üben Sie mit echten Datensätzen und arbeiten Sie an Projekten, um Ihre Fähigkeiten anzuwenden. Auch die Teilnahme an Communities und Foren kann Ihnen Unterstützung und zusätzliche Ressourcen bieten, wenn Sie in Ihrem Lernprozess vorankommen.
Typische Themen, die in Datenanalysekursen behandelt werden, sind Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, statistische Methoden, Datenvisualisierungstechniken und die Verwendung von Softwaretools wie Excel, Python und R. Je nach Niveau und Schwerpunkt des Programms können die Kurse auch fortgeschrittene Themen wie Maschinelles Lernen und Big Data Analytik behandeln.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern in der Datenanalyse sind Kurse wie das Microsoft Generative KI for Data Analysis Professional Certificate und die KI-Enhanced Data Analysis: From Raw Data to Deep Insights Spezialisierung sind eine ausgezeichnete Wahl. Diese Programme sollen Fachleute mit den notwendigen Fähigkeiten ausstatten, um Daten effektiv zu analysieren und Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum zu nutzen.